See on mõistlik küsimus, aga lihtsat vastust pole. Tulemusi mõjutab liiga palju tegureid, näiteks sumbumine erinevates kliimatingimustes, termodetektori tundlikkus, pildistamisalgoritm, surnud punkti ja taustamüra ning sihttausta temperatuuri erinevus. Näiteks on sigaretikoni selgemini näha kui samal kaugusel asuva puu lehti, isegi kui see on palju väiksem, sihttausta temperatuuri erinevuse tõttu.
Tuvastuskaugus on subjektiivsete ja objektiivsete tegurite kombinatsiooni tulemus. See on seotud vaatleja visuaalse psühholoogia, kogemuse ja muude teguritega. Küsimusele „kui kaugele termokaamera näeb“ vastamiseks peame kõigepealt välja selgitama, mida see tähendab. Näiteks sihtmärgi tuvastamiseks, kui A arvab, et näeb seda selgelt, siis B ei pruugi seda teha. Seetõttu peab olema objektiivne ja ühtne hindamisstandard.
Johnsoni kriteeriumid
Johnson võrdles silma tuvastamise probleemi eksperimendis kasutatud joonepaaridega. Joonepaar on kaugus paralleelsete heledate ja tumedate joonte vahel vaatleja nägemisteravuse piiril. Joonepaar on kahe piksli ekvivalent. Paljud uuringud on näidanud, et infrapuna-termokaamera sihtmärgi tuvastamise võimet on võimalik määrata joonepaaride abil, arvestamata sihtmärgi olemust ja pildidefekte.
Iga sihtmärgi kujutis fokaaltasandil hõivab paar pikslit, mida saab arvutada suuruse, sihtmärgi ja termokaamera vahelise kauguse ning hetkelise vaatevälja (IFOV) põhjal. Sihtmärgi suuruse (d) ja kauguse (L) suhet nimetatakse ava nurgaks. Selle saab jagada IFOV-iga, et saada pildi poolt hõivatud pikslite arv, st n = (D / L) / IFOV = (DF) / (LD). On näha, et mida suurem on fookuskaugus, seda rohkem algpunkte hõivab sihtmärgi kujutis. Johnsoni kriteeriumi kohaselt on tuvastuskaugus suurem. Teisest küljest, mida suurem on fookuskaugus, seda väiksem on vaatevälja nurk ja seda suurem on hind.
Johnsoni kriteeriumide kohaselt saame arvutada, kui kaugele konkreetne termopilt näeb, tuginedes minimaalsetele resolutsioonidele:
Tuvastus – objekt on olemas: 2 +1/-0,5 pikslit
Tuvastamine – tüüpi objekti on võimalik eristada, inimene vs. auto: 8 +1,6/-0,4 pikslit
Identifitseerimine – konkreetne objekt on eristatav, naine vs. mees, konkreetne auto: 12,8 +3,2/-2,8 pikslit
Need mõõtmised annavad 50% tõenäosuse, et vaatleja eristab objekti kindlaksmääratud tasemel.
Postituse aeg: 23. november 2021